基于多传感器的卫星自主导航信息融合算法

通常卫星上装有较多的自主导航传感器,如何将其信息有效的组织并充分利用,是卫星自主导航的关键问题。采用信息融合技术把两种或多种导航系统组合起来,应用最优估计理论,形成最优组合导航系统,有利于充分运用各导航系统的信息进行信息互补和信息合作,已逐渐成为了导航定位技术的发展方向。文章针对星敏感器、红外地平仪、雷达高度计、紫外敏感器组成的卫星自主导航系统的特点,提出了一种基于联邦卡尔曼滤波技术进行轨道确定的信息融合算法。仿真结果表明,该方案能够获得较高的定轨精度,有效抑制滤波发散,整个系统的运算速度和收敛速度也有所提高。     

一种地震动信号特征提取与分类方法

为了实时检测、识别和预警对地下基础设施的挖掘破坏活动,本文提出一种地震动信号特征提取与分类方法。通过提取小波包变换域和集合经验模态变换域的多域能量联合分布特征向量,构建改进的径向基神经网络分类模型,利用机器学习的方法提取稳定的信号多域融合特征,并实现准确的信号特征分类预测。由多类别挖掘信号的仿真实验结果可以看出,本文的算法和模型能有效提升地震动信号分类的准确率,对地震动干扰信号具有较强的鲁棒性。     

基于可见光与红外卫星图像融合的舰船目标检测

为解决现有基于可见光卫星图像的舰船目标检测算法在云雾遮挡、海岸干扰等复杂场景下的错检和漏检问题,本文在YOLOv5网络基础上,通过空间特征与谱段特征的联合提取提高网络性能,提出了基于可见光与红外卫星图像融合的舰船目标检测算法VI-YOLOv5。实验结果表明:双模态融合目标检测算法性能优于单模态目标检测算法,在交并比阈值为0.5的情况下,可见光+红外融合网络的平均精度达0.976,相较于单可见光网络提高了2.5%,相较于单红外网络提高了8.9%,有效缓解了复杂场景下出现的错检和漏检问题,验证了可见光与红外卫星图像融合在舰船目标检测任务中的有效性。     

A novel optimal data fusion algorithm and its application for the integrated navigation system of missile

For Inertial Navigation System(INS)/Celestial Navigation System(CNS)/Global Navigation Satellite System(GNSS) integrated navigation system of the missile, the performance of data fusion algorithms based on the Cubature Kalman Filter(CKF) is seriously degraded when there are non-Gaussian noise and process-modeling errors in the system model. Therefore, a novel method is proposed, which is called Optimal Data Fusion algorithm based on the Adaptive Fading maximum Correntropy generalized high-degree...     

一种基于能量受限的分布式多传感器管理算法

在能量受限的分布式多传感器跟踪系统中，跟踪目标的同时，需要节省能量消耗，延长系统生存周期，本文依据一种传感器节点能量消耗模型，提出了一种以能量消耗和信息增量为效用的传感器管理算法。仿真结果表明该算法能提高跟踪精度，减少能量消耗，延长系统的使用时间。     

基于样条曲线插值的压力传感器的温度补偿

提出了基于三次样条曲线插值的温度补偿方法,用这种方法对测压范围为0.013 3×105~3.198 9×105 Pa,温度应用范围为-55~+80℃的高精度谐振筒压力传感器的实验标定结果进行了温度补偿.为加快标定过程,给出了传感器标定点数的减少方案.结果表明,在传感器的标定点数减少2/3的情况下,提出的温度补偿方法的综合误差为0.007 9%,约是基于径向基函数(RBF)神经网络的温度补偿方法的1/2,从而有效减少了传感器的标定成本和工作量.这对于解决高精度压力传感器的温度补偿问题具有一定的理论意义和工程应用价值.      

流控压比传感器的研制

对某型收音机发动机压比防喘控制装置中的最关键部件流控压比传感器的工作原理，结构参数的选取及压比突降特性进行了分析，认为：调节发动机压比工作点的大小，只有通过发迹劈距Ｈ值一实现；把喷开形状做成拉瓦尔管形，接受嘴张角α做成９０°－１２０°，就可改善压比突降特性，扩大压比工作点的变化范围。     

多传感器协同辨识自校正加权观测融合Kalman滤波器

对于带未知噪声统计的多传感器系统,利用最小二乘法将观测方程统一处理,形成新 的跟踪系统,处理后的观测结果之差可以产生多组新的白噪声序列,利用各组白噪声的相关 函数阵解矩阵方程组,可解得各传感器观测噪声方差〖WTHX〗R〖WTBX〗i。通过状态 方程和观测方 程以及观测噪声估值,利用相关函数,可求得〖WTHX〗ΓQ〖WTBX〗w〖WTHX〗Γ〖WTBX 〗 T 的估计,进而得到自校正 加权观测融合Kalman滤波器。一个带有3传感器目标跟踪系统的仿真例子说明了其收敛速度 快,估计精确等特点。
     

信息融合在空战中的应用

主要讨论航空电子系统中的信息融合及在空战中的应用,介绍了信息融合的结构和一般方法,在综合应用场合,信息融合通常先进行同类信息融合,再进行不同类信息融合,在现代空战的应用中,信息融合可帮助分析,处理和综合各类信息源信息及人类专家知识,并结合空战中信息融合应用实例,讨论基于Ｋａｌｍａｎ滤波,模糊逻辑和专家诉信息融合的设计及实现。     

发动机磨损故障的集成神经网络融合诊断

针对发动机试车过程中的磨损故障诊断问题．本文运用了四种最常用的润滑油分析技术——铁谱分析、光谱分析、颗粒计数分析及理化指标分析，同时结合发动机试车台监测数据，提出运用集成神经网络对发动机试车状态进行融合诊断的方法。首先依据各种分析方法的标准磨损界限值，将原始数据进行了预处理，统一转换成故障征兆的布尔值；其次，建立各子神经网络的拓扑结构，并依据专家经验建立各子系统的输入征兆与故障论域的映射关系，从而得到各子神经网络的训练样本．对各网络进行成功训练后，利用神经网络实现各子网络的诊断并得到中间诊断结果；然后，通过建立合适的权重矩阵．利用模糊综合决策理论，时集成神经网络的诊断结果进行综合，从而得到最终的融合诊断结果；最后，运用一个算例表明了本文方法的有效性。